<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>LangChain on Łukasz Prokulski, Dane i Analizy</title><link>https://blog.prokulski.science/tags/langchain/</link><description>Recent content in LangChain on Łukasz Prokulski, Dane i Analizy</description><generator>Hugo</generator><language>pl-PL</language><lastBuildDate>Mon, 23 Mar 2026 15:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.prokulski.science/tags/langchain/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Agenty piszą kod, ale nie projektują systemów. Plus ponad 20 innych materiałów</title><link>https://blog.prokulski.science/2026/03/23/agenty-pisza-kod-ale-nie-projektuja-systemow-plus-ponad-20-innych-materialow/</link><pubDate>Mon, 23 Mar 2026 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2026/03/23/agenty-pisza-kod-ale-nie-projektuja-systemow-plus-ponad-20-innych-materialow/</guid><description>&lt;p&gt;W dzisiejszym wydaniu dominują dwa tematy: agenty AI i granice tego, co faktycznie potrafią, oraz architektura systemów na konkretnych przykładach z produkcji.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Znajdziesz tu też case study Slacka (przebudowa powiadomień), Twittera (500 tys. tweetów na minutę) i Stripe&amp;rsquo;a (1300 PR-ów tygodniowo), a obok nich – praktyczne materiały o DuckDB, dbt, LangGraph i ClickHouse.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Osobny wątek to praca z modelami językowymi: od kursów Anthropic, przez projektowanie system promptów, po refleksję o tym, dlaczego zaczynamy przepraszać chatboty.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Agenci AI, data engineering i fine-tuning LLM</title><link>https://blog.prokulski.science/2025/11/17/agenci-ai-data-engineering-i-fine-tuning-llm/</link><pubDate>Mon, 17 Nov 2025 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2025/11/17/agenci-ai-data-engineering-i-fine-tuning-llm/</guid><description>&lt;p&gt;W dzisiejszym wydaniu koncentrujemy się na praktycznych aspektach pracy z danymi i sztuczną inteligencją (co nie jest niczym nowym dla stałych czytelników newslettera; a nowych - serdecznie witam!).&lt;br&gt;&#10;Znajdziesz tu kompleksowe tutoriale budowy agentów AI z LangChain, przewodniki po fine-tuningu modeli językowych metodą QLoRA oraz zaawansowane techniki pracy z PostgreSQL i jego rozszerzeniami.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Szczególną uwagę poświęcamy inżynierii danych: od strategii inkrementalnego ładowania i projektowania idempotentnych pipeline&amp;rsquo;ów, przez real-time CDC z Debezium i Kafką, aż po nowoczesne podejście lakehouse z DuckDB.&lt;br&gt;&#10;Nie zabrakło również głębokiej analizy matematyki stojącej za zero-shot learning, przeglądu metryk klasyfikacyjnych oraz praktycznych rozwiązań dla systemów rozproszonych, jak predykcyjne autoskalowanie Apache Flink.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Konkretne projekty z analizy danych (jak zawsze :)</title><link>https://blog.prokulski.science/2025/10/20/konkretne-projekty-z-analizy-danych-jak-zawsze/</link><pubDate>Mon, 20 Oct 2025 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2025/10/20/konkretne-projekty-z-analizy-danych-jak-zawsze/</guid><description>&lt;p&gt;W dzisiejszym wydaniu skupiamy się na praktycznych rozwiązaniach dla każdego etapu pracy z danymi - od modelowania i inżynierii cech przez optymalizację baz danych, aż po wdrażanie w produkcji.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Czeka Cię porównanie modeli predykcyjnych (typowe zadanie dla juniorów - wytłumaczone krok po kroku) i nowe możliwości DuckDB, które zastępują całe pipeline&amp;rsquo;y w Pandas. Znajdziesz też wyzwania związane z architekturą: jak budować skalowalne systemy danych od podstaw oraz gdzie naprawdę powinny znaleźć się kontrakty danych. Dla miłośników LLMów jest przewodnik po LangChain oraz LangGraph, praktyczną instrukcję budowy lokalnego systemu RAG oraz analizę gotowości &lt;em&gt;foundation models&lt;/em&gt; do pracy z danymi tabelarycznymi.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2024-09-09</title><link>https://blog.prokulski.science/2024/09/09/newsletter-dane-i-analizy-2024-09-09/</link><pubDate>Mon, 09 Sep 2024 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2024/09/09/newsletter-dane-i-analizy-2024-09-09/</guid><description>&lt;p&gt;W tym tygodniu prowadzę szkolenie (a w zeszłym prowadziłem przykładowo konkurs na imprezie firmowej - więc &lt;em&gt;&amp;ldquo;szkolenia, prelekcje, podcasty, śluby, chrzciny i pogrzeby&amp;rdquo;&lt;/em&gt; są w ofercie &lt;a href="https://prokulski.science/"&gt;Dane i Analizy&lt;/a&gt; :), więc nieco mniej czasu na przygotowanie newslettera - wybaczcie zatem, że bez standardowego wstępu. Liczę jednak na to, że dobór materiałów na zadowalającym poziomie.&lt;/p&gt;&#10;&lt;hr&gt;&#10;&lt;h3 id="ai_ml"&gt;#ai_ml&lt;/h3&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;a href="https://python.plainenglish.io/evaluating-handwritten-digit-recognition-models-insights-and-observations-74dcc0841ffe"&gt;&lt;strong&gt;Evaluating Handwritten digital Recognition Models&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;MNIST to jeden z najpopularniejszych zbiorów danych. Porównanie modeli rozpoznających ręcznie pisane cyfry (i tu zbiorem nie jest MNIST).&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2024-05-06</title><link>https://blog.prokulski.science/2024/05/06/newsletter-dane-i-analizy-2024-05-06/</link><pubDate>Mon, 06 May 2024 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2024/05/06/newsletter-dane-i-analizy-2024-05-06/</guid><description>&lt;p&gt;Witamy po majówce. Akumulatory naładowane? Głowy przewietrzone? Karkóweczka zjedzona? :)&lt;br&gt;&#10;Zatem czas na kolejną porcję rozwijających treści.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Jakoś tak wyszło, że w tym tygodniu mamy kilka zagadnień związanych z Kubernetesem, ale nie odpuszczamy programowania jako takiego (z przewagą Pythona, wiadomo). Poza tym - chyba masz zaległości z poprzedniego numer, prawda?&lt;/p&gt;&#10;&lt;hr&gt;&#10;&lt;h3 id="ai_ml"&gt;#ai_ml&lt;/h3&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;a href="https://kai-waehner.medium.com/genai-demo-with-kafka-flink-langchain-and-openai-8c9b7263770a"&gt;&lt;strong&gt;GenAI Demo with Kafka, Flink, LangChain and OpenAI&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;Architektura i demo procesu przesyłania danych Kafką i użycia modeli LLM na tychże danych. W treści tekstu znajdziesz też link do nagrania na YT&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2023-10-30</title><link>https://blog.prokulski.science/2023/10/30/newsletter-dane-i-analizy-2023-10-30/</link><pubDate>Mon, 30 Oct 2023 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2023/10/30/newsletter-dane-i-analizy-2023-10-30/</guid><description>&lt;p&gt;Dzisiaj trochę o mapkach, trochę o diagramach (takie &lt;em&gt;diagram as a code&lt;/em&gt; tylko dlaczego &lt;a href="https://jira.atlassian.com/browse/BCLOUD-18559"&gt;BitBucket nie potrafi wyświetlić Mermaid&lt;/a&gt; (ticket w Atlassianie jest &amp;ldquo;solved&amp;rdquo;! Ale zobaczcie jak ;-), a GitHub robi to z palcem&amp;hellip; to znaczy bez problemu?), a do tego sporo materiału video. Chyba też więcej niż zwykle treści po polsku (polecamy tekst Tomka Zielińskiego o &lt;em&gt;transportowaniu danych&lt;/em&gt; - może się przydać na spotkania rekrutacyjne, ja lubię zadawać analogiczne pytania).&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2023-10-23</title><link>https://blog.prokulski.science/2023/10/23/newsletter-dane-i-analizy-2023-10-23/</link><pubDate>Mon, 23 Oct 2023 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2023/10/23/newsletter-dane-i-analizy-2023-10-23/</guid><description>&lt;p&gt;Lubię DuckDB i lubię AirFlow. Kafka jest naturalnym sposobem na przesyłanie danych między systemami czy też mikroserwisami. Stąd też dzisiaj kilka tekstów zahaczających o te wszystkie technologie.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Dodatkowo trochę z obszaru zarządzania - zarówno opis typowego projektu data science jak i metryka opisująca stabilność kolejki prac.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;No i trochę o mapkach, bo mapki są fajne.&lt;/p&gt;&#10;&lt;hr&gt;&#10;&lt;h3 id="ai_ml"&gt;#ai_ml&lt;/h3&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;a href="https://pub.towardsai.net/fully-explained-softmax-regression-for-multi-class-label-with-python-782a34283894"&gt;&lt;strong&gt;Fully Explained Softmax Regression for Multi-Class Label with Python&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;Klasyfikacja do wielu klas - o co tutaj chodzi? Przewodnik dla początkujących&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2023-10-09</title><link>https://blog.prokulski.science/2023/10/09/newsletter-dane-i-analizy-2023-10-09/</link><pubDate>Mon, 09 Oct 2023 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2023/10/09/newsletter-dane-i-analizy-2023-10-09/</guid><description>&lt;p&gt;Dzisiaj w likach znajdziecie ponad pięciogodzinny kurs VSCode (ale nie trzeba oglądać całego - wystarczy z niego wyjąć około 30-45 minut żeby mieć tak zwany komplecik w obrębie swoich zainteresowań). Dodatkowo polecam kurs użycia Postmana - chyba najlepszego narzędzia do współpracy z już gotowym API. Też nie trzeba oglądać całości (tym bardziej że całość to ponad 4 godziny), ale może coś ciekawego znajdziecie? Kurs &lt;a href="https://www.youtube.com/watch?v=zp5Jh2FIpF0"&gt;na YouTube&lt;/a&gt; a kanał &lt;a href="https://www.youtube.com/@freecodecamp"&gt;freeCodeCamp&lt;/a&gt; gorąco polecam! Do newstlettara trafia to co nowe, a masa tam dobrego sprzed lat.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>